1.一種xgboost的低壓臺(tái)區(qū)缺失電壓補(bǔ)全方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的xgboost的低壓臺(tái)區(qū)缺失電壓補(bǔ)全方法，其特征在于：在所述步驟一中：從營(yíng)銷獲得數(shù)據(jù)為，營(yíng)銷對(duì)臺(tái)區(qū)首端變電提供15分鐘間隔的數(shù)據(jù)，對(duì)用戶的數(shù)據(jù)提供整點(diǎn)采集數(shù)據(jù)；選取低壓臺(tái)區(qū)內(nèi)量測(cè)數(shù)據(jù)完整的用戶的電壓、線路參數(shù)以及首端配變二次側(cè)電壓數(shù)據(jù)形成成數(shù)據(jù)集，其中首端配變二次側(cè)電壓和節(jié)點(diǎn)負(fù)荷距作為特征數(shù)據(jù)、用戶電壓數(shù)據(jù)作為標(biāo)簽數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的xgboost的低壓臺(tái)區(qū)缺失電壓補(bǔ)全方法，其特征在于，在所述步驟二中：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和數(shù)據(jù)集劃分包括數(shù)據(jù)缺失值填補(bǔ)、數(shù)據(jù)異常值處理、數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)分配，
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的xgboost的低壓臺(tái)區(qū)缺失電壓補(bǔ)全方法，其特征在于：所述數(shù)據(jù)缺失值填補(bǔ)具體為：對(duì)于缺失值采用數(shù)據(jù)填充方法，填充的數(shù)據(jù)為平均值計(jì)算公式為：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的xgboost的低壓臺(tái)區(qū)缺失電壓補(bǔ)全方法，其特征在于，在所述步驟三中，具體方法為：首先建立xgboost模型，隨機(jī)初始化灰狼算法的種群、計(jì)算灰狼個(gè)體適應(yīng)度、狼群等級(jí)劃分、圍捕獵物、更新頭狼α、第一級(jí)別β、第二級(jí)別δ以及獵物的位置、獲得最優(yōu)解，所述狼群等級(jí)劃分具體為：對(duì)整個(gè)狼群通過(guò)適應(yīng)度進(jìn)行4個(gè)等級(jí)劃分,保存適應(yīng)度最好的前三匹狼，分別定義，分別為頭狼α、第一級(jí)別β、第二級(jí)別δ；剩余狼群為ω，其中α為等級(jí)最高的狼，負(fù)責(zé)捕獵過(guò)程中帶領(lǐng)整個(gè)狼群并且決定抓捕方向，等級(jí)較低的狼群要服從等級(jí)較高的狼群指揮從而進(jìn)行群體捕獵行動(dòng)。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的xgboost的低壓臺(tái)區(qū)缺失電壓補(bǔ)全方法，其特征在于：所述初始化設(shè)置具體為：首先建立xgboos，對(duì)灰狼算法進(jìn)行初始化參數(shù)設(shè)置,參數(shù)包括灰狼數(shù)量n,以及a、a和c和最大迭代次數(shù)t多個(gè)參數(shù),以及灰狼種群x＝(x1,x2…xn)和狼群個(gè)體的位置xi＝(xi1,xi2…xid),其中i∈{1,2,3…n}，其中a和c是協(xié)作系數(shù)向量。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的xgboost的低壓臺(tái)區(qū)缺失電壓補(bǔ)全方法，其特征在于：所述計(jì)算灰狼個(gè)體適應(yīng)度具體為：在xgboost模型參數(shù)優(yōu)化階段，狼群種群個(gè)體的適應(yīng)度函數(shù)為該個(gè)體參數(shù)下xgboost模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)數(shù)據(jù)的均方根誤差rmse，隨機(jī)初始化灰狼算法的種群后，確定搜索范圍，把當(dāng)前輪的種群所指代的參數(shù)據(jù)按照順序?qū)離gboost模型，通過(guò)對(duì)xgboost模型的訓(xùn)練，獲得xgboost模型的計(jì)算結(jié)果，再使用驗(yàn)證集對(duì)此次完成訓(xùn)練的模型進(jìn)行求證，最后獲得適應(yīng)度函數(shù)。
8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的xgboost的低壓臺(tái)區(qū)缺失電壓補(bǔ)全方法，其特征在于，所述圍捕獵物具體為：該行為用數(shù)學(xué)模型描述表示，公式如下：
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的xgboost的低壓臺(tái)區(qū)缺失電壓補(bǔ)全方法，其特征在于，所述更新頭狼α、第一級(jí)別β、第二級(jí)別δ以及獵物的位置具體為：獵物坐標(biāo)對(duì)于狼群來(lái)說(shuō)是未知的，假定頭狼α是最接近獵物的狼，β、δ為其次接近獵物的狼，首先測(cè)算α、β、δ與獵物的距離dα、dβ、dδ，計(jì)算公式如下：
10.根據(jù)權(quán)利要,9所述的xgboost的低壓臺(tái)區(qū)缺失電壓補(bǔ)全方法，其特征在于，所述獲得最優(yōu)解具體為：獲得最優(yōu)解：狼群狩獵的最后一步是對(duì)獵物進(jìn)行攻擊并捕食,計(jì)算最優(yōu)解，判斷結(jié)果是否達(dá)到要求,如果達(dá)到最大迭代次數(shù),則運(yùn)行結(jié)束并輸出最優(yōu)解，否則返回狩獵過(guò)程繼續(xù)進(jìn)行尋優(yōu)計(jì)算，直至輸出最優(yōu)的xgboost超參數(shù)，利用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)訓(xùn)練優(yōu)化后的xgboost模型，得到最終的低壓臺(tái)區(qū)缺失電壓補(bǔ)全模型。